Memulai dari AWS CLI

Gunakan perintah berikut untuk menyalin skrip sampel yang akan kami jalankan ke bucket baru Anda.

aws s3 cp s3://us-east-1.elasticmapreduce/emr-containers/samples/wordcount/scripts/wordcount.py s3://amzn-s3-demo-bucket/scripts/

Dalam perintah berikut, ganti application-id dengan ID aplikasi Anda. Ganti job-role-arn dengan peran runtime yang ARN Anda buat. Buat peran runtime pekerjaan Pengganti job-run-name dengan nama yang ingin Anda sebut pekerjaan Anda berjalan. Ganti semua amzn-s3-demo-bucket string dengan bucket Amazon S3 yang Anda buat, dan /output tambahkan ke path. Ini membuat folder baru di bucket tempat EMR Serverless dapat menyalin file keluaran aplikasi Anda.

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --name job-run-name \
    --job-driver '{
        "sparkSubmit": {
          "entryPoint": "s3://amzn-s3-demo-bucket/scripts/wordcount.py",
          "entryPointArguments": ["s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-spark/output"],
          "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=1 --conf spark.executor.memory=4g --conf spark.driver.cores=1 --conf spark.driver.memory=4g --conf spark.executor.instances=1"
        }
    }'

Perhatikan ID job run yang dikembalikan dalam output. Ganti job-run-id dengan ID ini dalam langkah-langkah berikut.

Buat file bernama hive-query.ql yang berisi semua kueri yang ingin Anda jalankan dalam pekerjaan Hive Anda.

create database if not exists emrserverless;
use emrserverless;
create table if not exists test_table(id int);
drop table if exists Values__Tmp__Table__1;
insert into test_table values (1),(2),(2),(3),(3),(3);
select id, count(id) from test_table group by id order by id desc;

Unggah hive-query.ql ke bucket S3 Anda dengan perintah berikut.

aws s3 cp hive-query.ql s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-hive/query/hive-query.ql

Dalam perintah berikut, ganti application-id dengan ID aplikasi Anda sendiri. Ganti job-role-arn dengan peran runtime yang ARN Anda buat. Buat peran runtime pekerjaan Ganti semua amzn-s3-demo-bucket string dengan bucket Amazon S3 yang Anda buat, lalu /output tambahkan /logs dan ke path. Ini membuat folder baru di bucket Anda, tempat EMR Tanpa Server dapat menyalin file keluaran dan log aplikasi Anda.

aws emr-serverless start-job-run \
    --application-id application-id \
    --execution-role-arn job-role-arn \
    --job-driver '{
        "hive": {
          "query": "s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-hive/query/hive-query.ql",
          "parameters": "--hiveconf hive.log.explain.output=false"
        }
    }' \
    --configuration-overrides '{
      "applicationConfiguration": [{
        "classification": "hive-site",
          "properties": {
            "hive.exec.scratchdir": "s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-hive/hive/scratch",
            "hive.metastore.warehouse.dir": "s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-hive/hive/warehouse",
            "hive.driver.cores": "2",
            "hive.driver.memory": "4g",
            "hive.tez.container.size": "4096",
            "hive.tez.cpu.vcores": "1"
            }
        }],
        "monitoringConfiguration": {
          "s3MonitoringConfiguration": {
            "logUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/emr-serverless-hive/logs"
           }
        }
    }'

Perhatikan ID job run yang dikembalikan dalam output. Ganti job-run-id dengan ID ini dalam langkah-langkah berikut.